视频搜索中的基于内容的检索（Content-based retrieval）是一种通过分析视频文件实际内容来查找视频的技术，而不是仅仅依赖于标题、标签或描述等元数据。这种方法直接从视频数据中提取有意义的特征，例如视觉元素、音频模式或文本叠加，并利用这些特征来匹配搜索查询。例如，如果用户搜索“山上的日落”，系统可能会分析视频帧中的颜色渐变、形状和运动，以识别在视觉上与查询相似的场景。当元数据不完整、不准确或缺失时，这种方法特别有用。
该过程通常涉及两个主要步骤：特征提取和相似性匹配。首先，算法从视频中提取低级或高级特征。低级特征包括颜色直方图、纹理模式或音频频谱图，而高级特征可能涉及对象检测（例如，识别汽车或人脸）或活动识别（例如，跑步或跳舞）。例如，系统可以使用卷积神经网络 (CNN) 在关键帧中检测对象，或使用语音转文本模型来转录口语。然后将这些特征在数据库中进行索引。在搜索过程中，系统使用余弦相似度或欧几里得距离等相似性度量，将查询的特征（例如，用户上传的图像或文本描述）与索引特征进行比较。例如，搜索“笑声人群”可能会匹配到笑声检测模型中具有高频音频峰值的视频。
然而，基于内容的检索面临挑战。视频数据处理因其大小和复杂性而计算量大，需要高效的存储和索引策略。特征提取必须平衡准确性和速度——例如，分析每一帧对于实时应用程序可能太慢。此外，可能会出现语义鸿沟：系统可能检测到帧中的“绿草”，但却忽略了“足球比赛”的更广泛背景。为了解决这个问题，混合方法通常将基于内容的方法与元数据或用户行为数据相结合。对于开发者来说，像用于视觉特征的 OpenCV、用于深度学习模型的 TensorFlow 或用于音频分析的 Librosa 等库为实现这些系统提供了构建块。实际应用包括媒体档案（例如，查找历史录像）或 YouTube 等平台，其中基于内容的检索补充了推荐算法。